
跟我念:简单提示技巧大幅提升LLM准确性
Google Research 的一篇新论文揭示,重复提示可以显著提高大型语言模型 (LLM) 在不需要复杂推理的任务中的准确性,从而将 Gemini 和 GPT-4o 等模型的性能提高高达 76%。这种利用 Transformer 架构的简单技术解决了“因果盲点”,并提供了一种无需成本的方法来增强 LLM 输出,从而建议重新评估复杂的提示策略。



据美国官员称,在最近一次美国发起的袭击中,委内瑞拉的防空系统,包括俄罗斯制造的S-300和Buk-M2系统,未能做出反应。 这起事件发生在美国逮捕总统尼古拉斯·马杜罗的行动期间,暴露了委内瑞拉防空系统的重大漏洞。袭击发生在加拉加斯的拉卡洛塔空军基地,摧毁了一辆Buk发射车,这已在《纽约时报》获得的图像中得到证实。
美国官员表示,事发时委内瑞拉的防空系统未与雷达连接。 这种失灵使委内瑞拉领空失去保护,使美国直升机能够相对不受惩罚地进入和行动。 缺乏作战准备引发了人们对委内瑞拉维持和有效部署其先进武器能力的问题。
委内瑞拉于2009年从俄罗斯购买S-300和Buk-M2系统,旨在象征两国之间日益加强的联盟,并起到威慑美国潜在侵略的作用。 时任总统乌戈·查韦斯公开吹捧这些武器是防止美国干预的保障。 然而,最近发生的事件表明,这些系统并未达到其预期目的。
这些系统的失灵凸显了委内瑞拉在维护复杂军事装备方面面临的挑战。 S-300被认为是世界上最先进的防空系统之一,需要大量的技术专业知识和资源才能有效运行。 委内瑞拉显然无法正确维护和操作该系统,这引起了人们对其整体军事准备情况的担忧。
该事件还突显了现代战争不断演变的性质以及整合先进技术的重要性。 虽然美国行动的具体细节仍然保密,但任务的成功表明使用了先进的情报收集和精确瞄准能力。 委内瑞拉的防空系统未能有效应对,这可能会促使其重新评估军事战略和资源分配。
局势仍然不稳定,目前正在进行进一步调查,以确定损失的全部程度以及防空系统失灵的原因。 该事件可能会进一步加剧美国、委内瑞拉和俄罗斯之间的关系,并可能导致该地区地缘政治紧张局势加剧。
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